Produktivität steigern
Im Bereich Predictive Maintenance analysiert künstliche Intelligenz schon jetzt die Maschinendaten und leitet daraus Prognosen ab. So erkennen die Mitarbeitenden in der Fertigung frühzeitig, wann die Maschine gewartet werden muss, also beispielsweise Verschleißteile auszutauschen sind. Auch reguläre Wartungsintervalle lassen sich Algorithmen-basiert anpassen und gegebenenfalls vergrößern. Dadurch können Unternehmen direkt Kosten senken, ohne Stillstände zu riskieren. Anomalien fallen bereits auf, bevor Schaden entsteht. So steigern Unternehmen ihre Produktivität sowie Maschinenverfügbarkeit und senken die Instandhaltungskosten.
Qualität sichern
KI erweitert den Handlungsspielraum in der Qualitätssicherung und ermöglicht es, eine kameragestützte Sichtkontrolle automatisiert durchzuführen. Die Software erkennt in Echtzeit geringste Abweichungen von den Gutteil- und Schlechtbildern, mit denen das System trainiert wurde, und analysiert die Ursachen dafür. Mitarbeitende lernen dadurch auch, wie der Arbeitsschritt künftig korrekt durchgeführt wird. Zugleich sinken die Kosten, weil die Fehler nicht erst bei der Qualitätskontrolle des fertigen Teils erkannt werden. Da die Produktqualität über die Auswertung der KI insgesamt steigt, haben die Kunden und Kundinnen wenig Anlass zu Reklamationen – ein wichtiger Beitrag zur Kundenbindung und Kostensenkung. Der automatisierte Prozess erhöht die Produktivität und senkt Nacharbeits- und Ausschusskosten.
Energiemanagement optimieren
Mit der Nachhaltigkeitsberichtspflicht sowie weiteren Anforderungen setzt die Gesetzgebung Standards, denen die Wirtschaft nachkommen muss. Hier ist es ratsam, das Energiemanagement in die Produktionsumgebung zu integrieren. Dies ermöglicht es beispielsweise, konkrete Energiefresser und ineffizientes Verhalten zu erkennen und abzustellen. In der Werkhalle verhelfen übergreifende, selbstoptimierende Systeme so zu einer besseren Energiebilanz und dem Erreichen der ESG-Ziele (Environment, Social, Governance).
